数据挖掘新手教程：特征工程与异常值处理

"零基础入门数据挖掘的Task3主要讲解了特征工程，包括异常值的判别与处理、新特征的构造以及数据保存，同时也涉及到了特征选择的过程。" 在这个教程中，首先介绍了特征工程的基本概念，特别是针对异常值的处理。异常值是数据挖掘中的一个重要环节，因为它们可能会影响模型的性能。异常值是指那些在数据集中不符合正常规律的观测值。例如，在实际应用中，一个人的年龄如果是负数，或者物体的重量远远超出常规范围，这些都可被视为异常值。 异常值的识别通常依赖于统计分析方法。其中，简单统计分析包括计算平均值、中位数、标准差等，通过这些指标来判断哪些数据点偏离了正常范围。例如，如果一个特征的大部分值集中在某个区间，那么显著偏离这个区间的值就可能是异常值。3σ原则则是另一种常用的判别方法，即如果一个数据点距离平均值超过3个标准差，那么它被视为异常值。此外，箱型图（或箱须图）也是一种直观的可视化工具，通过上四分位数（Q3）、下四分位数（Q1）以及中位数来识别异常值，任何位于Q3+1.5*(Q3-Q1)之上或Q1-1.5*(Q3-Q1)之下的数据点都被视为异常。 异常值的处理方法包括删除、替换或修正。在本教程中，以箱型图为例，通过识别并删除异常值来净化数据。这种做法可以改善模型的稳定性和预测准确性。 接下来，教程转向如何构造新特征。这包括合并训练集和测试集以便进行特征工程，例如创建"使用时间"、"城市信息"这样的新特征，以及利用统计信息（如品牌出现次数）来增强特征的表达力。数据分桶是一种将连续数值特征转换为离散特征的方法，例如将马力数据分为多个等级。在特征工程中，这样的处理可以帮助模型更好地理解数据结构。在完成特征构造后，需要删除原始特征，以避免过拟合，并将处理后的数据导出到文件。 对于线性模型，除了上述步骤，还需要对数据进行归一化或标准化，确保所有特征在同一尺度上。此外，对于类别特征，常常采用独热编码（one-hot encoding）将其转换为数值形式，以便模型能够处理。 特征选择是优化模型性能的关键步骤，包括过滤法（基于统计检验选择最重要特征）、包裹法（全面搜索最佳特征组合）和嵌入法（如LASSO回归中的正则化过程），它们都有各自的优缺点和适用场景。 这个教程详细介绍了数据挖掘中的关键步骤，对于初学者来说是一份很好的入门指南，涵盖了异常值处理、特征构造、数据预处理以及特征选择等多个方面，旨在帮助读者构建一个完整的数据挖掘流程。